摘要
实现农产品图像噪声的有效滤除,是农产品图像处理的一项基础性工作。针对苹果图像中经常出现的各类随机噪声,以高斯白噪声和脉冲噪声构成的随机噪声模型为研究对象,结合Ridgelet变换与自适应Wiener滤波,提出了一种苹果图像自适应去噪算法。该算法首先对噪声图像进行二维Ridgelet分解,根据高频和低频Ridgelet分解系数中噪声分布特征,设计出2类基于可调节参数的阈值函数模型;对经典全局阈值进行改进,使其能根据分解层数的变化而自适应调整阈值大小;然后对阈值化处理后的Ridgelet系数重构。最后,提出了一种修正自适应Wiener滤波算法对重构图像出现的"环绕"现象进行处理。结果表明,滤波算法性能优于小波硬阈值(WH)、小波域软阈值(WS)、自适应中值滤波(IAMF),能够实现对苹果图像中噪声的自适应滤除。
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2013年第10期373-375,共3页
Jiangsu Agricultural Sciences
